La table misAct rassemble des charactéristiques calculées sur chacun des graphes générées.
| nH | mean.cpH | mean.vv | max.maxDeg | mean.maxDeg | mean.btw | btwH |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 7 | -0.3148500 | 1.285714 | 4 | 2.500000 | 30.50000 | 69 |
| 4 | -0.3311606 | 2.250000 | 3 | 2.333333 | 35.00000 | 65 |
| 11 | -0.2635695 | 1.181818 | 2 | 2.000000 | 35.00000 | 85 |
| 7 | -0.2813651 | 1.857143 | 2 | 1.333333 | 28.33333 | 79 |
| 5 | -0.3182708 | 2.000000 | 4 | 2.333333 | 31.33333 | 66 |
| 4 | -0.3732338 | 1.750000 | 3 | 2.000000 | 36.50000 | 52 |
Les résultats sont résumés en regroupant les graphes par l’influence de leur acteur manquant :
| influence | count |
|---|---|
| major | 217 |
| medium | 157 |
| minor | 24 |
Tous les VEMtree ont convergé, mais pas de la même manière. L’algo VEMtree a trois critères d’arrêt :
Donc VEMtree peut s’être arrêté du fait de la borne inf indépendemment de la convergence sur les paramètres W et Omega. Dans ce qui suit, on voit que maxIter (qui vaut 200) n’a jamais été atteint, et que lorsque c’est la convergence de J qui permet l’arrêt de l’algorithme, Omega a convergé mais pas W.
## V1
## Min. : 6.00
## 1st Qu.: 8.00
## Median :11.00
## Mean :14.26
## 3rd Qu.:18.00
## Max. :49.00
La qualité d’inférence est évaluée avec l’AUC, la PPV (TP/(TP+FP)) et le TPR (TP/(TP+FN)) des arêtes incluant l’acteur manquant, notés PPVH et TPRH. Ces valeurs sont calculées pour chaque graphes, et les proportion de valeurs supérieures à 0.8 sont mises en liens avec le nombre de voisins nH de l’acteur manquant.
| influence | count | med.auc | auc.prop50 |
|---|---|---|---|
| major | 217 | 0.75 | 74.7 |
| medium | 157 | 0.58 | 63.1 |
| minor | 24 | 0.59 | 87.5 |
| influence | count | med.ppvh | med.tprh | ppvh.prop50 | tprh.prop50 |
|---|---|---|---|---|---|
| major | 217 | 0.75 | 0.64 | 70.5 | 65.0 |
| medium | 157 | 0.33 | 0.33 | 29.9 | 33.8 |
| minor | 24 | 0.18 | 0.25 | 4.2 | 37.5 |
VEMtree was unable to infer the missing actor in some case of major influence:
## $seed
## [1] 10 19 20 27 31 40 41 43 44 49 60 65 71 80 81 82 85
## [18] 92 93 99 100 106 107 117 126 139 154 155 175 185 191 192 201 216
## [35] 225 229 234 238 243 244 245 252 269 290 303 310 311 350 351 356 371
## [52] 372 377 382 391 393 397
La reconstruction de l’acteur manquant est évaluée par la corrélation entre le vecteur latent gaussien d’origine \(Z_H\), et le vecteur des moyennes inférées \(M_H\).
| influence | med.cor | prop50 |
|---|---|---|
| major | 0.77 | 79.3 |
| medium | 0.48 | 47.1 |
| minor | 0.41 | 45.8 |
VEMtree was unable to reconstruct missing actor in some major influence cases :
## [1] 10 27 31 40 41 43 44 60 65 80 81 92 93 100 106 107 108
## [18] 117 126 154 155 175 185 192 201 216 229 234 238 243 244 245 252 269
## [35] 290 303 310 311 350 351 356 371 377 391 397
Etude de J, Jcor, Icl et diffJPLN en fonction de AUC, PPVH et corZM